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申请/专利权人：西安石油大学

摘要：本申请提供了一种适用于自动驾驶车辆的交通规划方法及装置，涉及交通规划技术领域，包括：获取历史交通数据、车辆信息数据与实时交通数据；识别石油运输车的行为模式，并以此构建交通风险模型；得到数据分析结果，基于数据分析结果制定石油运输车的行为调整策略；基于交通风险模型、行为调整策略与车辆实时状态优化信号灯初始控制方案得到交通信号控制策略；通过交通信号控制策略在交通风险模型上对交通信号进行动态调整得到模拟交通数据，结合实时交通数据与模拟交通数据优化并更新交通信号控制策略，将更新后的交通信号控制策略应用于石油运输车交通管理系统。本申请能够实时更新交通信号控制策略，保证石油运输车的安全性与优先性。

主权项：1.一种适用于自动驾驶车辆的交通规划方法，其特征在于，包括：获取历史交通数据、车辆信息数据与实时交通数据；其中，所述历史交通数据包括目标区域的交通线网、历史交通流量、历史事故数据、通行效率与信号灯初始控制方案，所述车辆信息数据包括石油运输车的车辆性能、自动驾驶方案与车辆实时数据，所述车辆实时数据包括实时行驶数据与罐内传感数据；基于所述历史交通数据与所述车辆信息数据识别石油运输车的行为模式，并以此构建交通风险模型；其中，所述行为模式包括不同路况下的驾驶行为、避障策略以及对交通信号灯的响应情况；结合所述实时交通数据与所述车辆信息数据，利用决策树算法分析所述行为模式得到数据分析结果，基于所述数据分析结果制定石油运输车的行为调整策略，包括：整合交通风险模型与所述行为调整策略，并评估石油运输车在特定路段和时段的风险评级以及推荐避让行动，得到需求分析结果；对车辆实时状态和所述需求分析结果进行数据融合，通过分析车辆当前位置与预期路线调整所述信号灯初始控制方案以匹配石油运输车的实际行驶路径和速度，得到动态信号调整计划；利用图搜索算法基于所述动态信号调整计划构建交通网络图，并通过时间窗口、所述历史交通流量和石油运输车的通行需求在所述交通网络图中搜索信号灯的最优调整路径和时序，得到交通信号控制策略；利用卡尔曼滤波器对所述车辆信息数据进行数据融合得到所述车辆实时状态；其中，所述车辆实时状态包括石油运输车的位置、速度及潜在泄漏检测数据；利用图搜索算法基于所述交通风险模型、所述行为调整策略与所述车辆实时状态优化所述信号灯初始控制方案得到所述交通信号控制策略；通过所述交通信号控制策略在所述交通风险模型上对交通信号进行动态调整得到模拟交通数据，结合所述实时交通数据与所述模拟交通数据利用深度学习网络进行优化并更新所述交通信号控制策略，将更新后的所述交通信号控制策略应用于石油运输车交通管理系统。

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权利要求：

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